抓住風口，看懂趨勢

本期要點：編程Agent將帶來一場產業颶風

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

上周末，OpenAI突然進行了一次重要調整：把ChatGPT、Codex和面向開發者的API，整合進了同一個核心產品團隊。

初看到這個消息，很多人的第一反應是，OpenAI終于要在AI編程上追趕Claude Code了。

這個看法沒錯，但真正的大趨勢，不只在于兩個巨頭之間的競爭。

ChatGPT是OpenAI最大的用戶入口，Codex是它面向AI編程的核心產品，API則連接著開發者和企業生態。這意味著，OpenAI把幾乎所有的重要資源全部押到了編程Agent這個方向上。

從產業的層面看，OpenAI的大舉入局將快速催化AI編程領域的發展，并將推動編程Agent走向更廣泛的真實工作場景。

過去我們用AI，是問它一個問題，讓它給我們一個答案；接下來我們用AI，可能是給它一個目標，讓它自己拆解任務、調用工具、寫代碼、跑流程，最后交付結果。

一旦能做到這一點，Claude Code和Codex以及其他各類編程Agent，就再不只是讓程序員少寫幾行代碼，還會讓普通人都能變成程序員，為自己打造趁手的工具。

因此，我們判斷，AI編程很可能在最快半年、最多一年內，真正走進普通人的工作流。而對企業來說，這半年到一年，就是唯一的窗口期去構建AI組織力，以應對未來的競爭。

爆發

首先，你可能會奇怪，編程不是程序員的事嗎？這么小眾的事情怎么可能爆發？

為什么不是寫作、教育或者其他看起來離普通人更近的場景先爆發呢？

這里的關鍵，不在于編程門檻高不高，而在于一個反常識的點——編程最容易形成閉環。

我們過去總說，AI要真正進入工作流，就要能完成任務。但要讓AI自主完成任務，得有一個前提——它必須知道自己做得對不對，從而進行改進。

比如，AI可以寫文章，但文章好不好很多時候很主觀。

是流量更大就好了嗎？不一定。流量大，可能是標題黨，是挑動了社會情緒，但文章本身未必有長期價值。

更何況，流量背后有太多變量，AI也很難判斷出到底哪里做對了、哪里做錯了。在這篇文章上的好做法，放到另一篇文章上也不一定有用。

但編程不一樣。

代碼能不能運行，修改之后有沒有解決問題，這些都可以很快得到反饋。因此，編程Agent在得到任務之后，就可以自動去反復試錯、持續迭代，直到達成目標。

這一點，其實在OpenAI聯合創始人之一、Andrej Karpathy前段時間的實踐中已經表現得很明顯了。

今年年初，他在X平臺發表了一系列很有影響力的帖子，專門談了AI Agent給編程方式帶來的變化。他的核心意思是，只要把目標說清楚，把標準定明白，就可以讓Agent自己寫代碼、自己跑測試、自己改代碼。

Karpathy的這些文章引起了開發者的廣泛討論，也開始改變所有程序員的工作方式。

但我們想強調的是，這件事的影響絕不只限于開發圈。

以前，你不是程序員，哪怕AI編程工具給你寫了一堆代碼，你也看不出來這段代碼到底能不能用，哪里出錯了，要怎么改。

但現在有了Claude Code等編程Agent，你就能像Karpathy那樣，把任務描述給它，把目標設定清楚，剩下的事情就交給它自己跑吧。

其實，我在五一期間就在做這件事，即便不懂任何代碼，也做出了一些小應用。所以，可以說，任何一個人都有潛力去做開發了。

數字員工與數字組織

既然AI編程的爆發就在眼前，它未來會走向何方呢？

我們認為，總結起來，就是四個階段。

目前，它已經處在第一階段，那就是當程序員的效率工具。

Claude Code、Codex早已是程序員們不可缺少的效率工具。只不過，暫時還是人負責執行，AI負責輔助和加速。這也是為什么很多企業仍然把AI編程理解成是研發部門的工具。

但現在，很多非開發崗的人也開始擁有編程能力，也就表明第二階段到來了。

比如，在一些大公司的業務、產品以及運營部門，員工雖然不懂代碼，但為了驗證一個想法，或者解決一個具體的業務難題，也會用編程Agent做出一個小工具、一個內部原型產品。

如果這個工具真的有價值，需求被驗證了，再讓技術人員進行深度優化。

要知道，過去，這些前期驗證的事情太分散、太個性化、太臨時，技術人員通常不會優先處理這些不確定性太強的開發任務。

AI編程剛好滿足了這些需求，把“驗證一個想法”的成本大幅降低了，也助推了大量原本被壓在組織里的局部創新。

不過，更關鍵的是，當AI編程走進了普通人的工作流，又會帶來什么顛覆性的影響？

那就是第三個階段，企業開始用編程Agent制造數字勞動者，這也是我們目前最關注的地方。

AI編程工具普及之后，企業會發現，業務流程中的那些重復的、標準的、可驗證的任務，可以交給AI Agent去執行了。

也就是說，企業會發現，越來越多的任務不再需要招聘員工，通過AI編程工具制造執行任務的AI Agent就行了。企業的組織形態就變成了人加“數字勞動者”。

那么，最后，也就是第四階段，數字組織出現了。

隨著一個企業在銷售、運營、客服、財務、研發、內容、管理等多個環節，都部署了數字勞動者，并且這些數字勞動者之間能夠協同工作了，那么管理者也就只需要觀察關鍵指標，調整目標和規則，優化不同數字勞動者之間的協作方式。

于是，公司擴張的邏輯也變了。

過去，一家公司要擴大服務能力，就必須擴大團隊規模，就意味著更多的員工、更多的溝通協調和管理的成本。但未來，一個很小的團隊也可能帶著一批數字勞動者，服務成千上萬的客戶，而擴張的成本只是算力、工具調用費、數據維護費等等。

所以，我們真正想提醒大家的是，未來企業的競爭，是比誰更會創造和組織數字勞動者。而這才是AI編程爆發真正會帶來的變化——讓企業的形態和發展方式都發生根本性的改變。

那么，你覺得這個未來還有多久就會到來，而你又準備先從哪里開始著手改變呢？歡迎花幾秒鐘選一下下面的問卷（在文末），我們一起來看看Agent時代大家都是怎么想的吧！

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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